Tekoäly reunalla: Älykkyyden tuominen lähemmäs koneita

• Kirjoittaja:
• tekijän nimi

  Quantumrun Foresight
• Heinäkuu 29, 2022

Havainnon yhteenveto

Tekoälyn (AI) ja big datan aikakaudella reuna-AI on nousemassa keskeiseksi teknologiaksi. Se mahdollistaa nopeamman päätöksenteon käsittelemällä tietoja ilman Internet-yhteyttä. Edge AI on kokenut merkittävää kasvua, sillä se on käsitellyt liitettävyyteen, yksityisyyteen ja turvallisuuteen liittyviä kysymyksiä, mistä on hyötyä sellaisille aloille kuin terveydenhuolto, vähittäiskauppa ja esineiden Internet (IoT).

AI reunakontekstissa

Tekoälyn (AI) ja big datan aikakaudella pilvessä tehdään yhä enemmän käsittelyä. Tämä paradigma on järkevä tietyntyyppisille tiedoille, kuten pienille tekstikatkelmille, mutta se hajoaa, kun on kyse suuremmista tietojoukoista – tässä reuna-AI tulee mukaan. Edge AI viittaa koneoppimisarkkitehtuurin luokkaan, jossa Tekoälyalgoritmeja käytetään paikallisesti laitteissa (verkon reunalla). Älyälyä hyödyntävän laitteen ei tarvitse olla yhteydessä verkkoon toimiakseen oikein, ja se voi käsitellä tietoja ja tehdä päätöksiä ilman verkkoyhteyttä. Tästä ominaisuudesta on tulossa yhä tärkeämpi nykypäivän tekoälysovelluksissa. 

Esimerkiksi tilanteessa, jossa lapsi kävelee itse ajavan ajoneuvon tielle, perinteinen tietojenkäsittely näkee ajoneuvon välittävän tilanteen keskuspilvipalvelimelle ja odottavan pilven keskuskoneen palauttavan käskyn pysähtyä tai poiketa välttääkseen. lapsi. Tämä lähetys voi kestää kauemmin kuin lapsen suojelemiseen tarvittava reaktioaika. Jos ajoneuvo kuitenkin pystyisi käsittelemään tilanteen ajotietokoneella, sen reaktioaika olisi huomattavasti nopeampi, mikä parantaisi kaikkien asianosaisten turvallisuustuloksia.

Äärimmäisen AI-aikakauden taustalla on kasvava tarve käsitellä suurempia tietomääriä. Konsulttiyritys Deloitte arvioi, että vuonna 750 myytiin yli 2020 miljoonaa reuna-AI-sirua, jotka suorittavat tai nopeuttavat koneoppimistoimintoja laitteessa eikä etäpalvelinkeskuksessa, mikä tuotti 2.6 miljardin dollarin tuloja. Tekninen tutkimusyhtiö Gartner ennustaa, että yli 50 prosenttia yrityksissä luodusta ja käsitellystä tiedosta tapahtuu datakeskuksen ja pilven ulkopuolella vuoteen 2022 mennessä. Lisäksi Edge AI parantaa huomattavasti pilvilaskentaa käyttävää tekoälyä poistamalla välitekniikan tarpeen. Haasteita on kuitenkin edelleen, kuten tietosuojaongelmat, jotka johtuvat tietojen tallentamisesta yhteen keskitettyyn paikkaan (eli laitteeseen).

Häiritsevä vaikutus

Edistyneen AI:n edut vaihtelevat. Ensinnäkin reuna-AI voi auttaa voittamaan huonon verkkoyhteyden. Se voi myös parantaa yksityisyyttä ja turvallisuutta pitämällä tiedot paikallisena, ja se voi auttaa vähentämään kustannuksia välttämällä tarvetta siirtää suuria tietomääriä Internetin kautta. Edge AI on myös tulossa yhä tärkeämmäksi teollisissa sovelluksissa. Esimerkiksi energiayhtiö General Electric (GE) on käyttänyt edge AI:tä parantaakseen tuuliturbiiniensa tehokkuutta. Yritys on kehittänyt tekoälyjärjestelmän, joka voi havaita turbiinien viat ja ennustaa, milloin ne tarvitsevat huoltoa. Tämä sovellus on lyhentänyt merkittävästi turbiinin seisokkeja.

Toinen yleinen tekoälyn käyttö reunassa on kasvojentunnistus. Asentamalla tekoälyominaisuuksilla varustettuja kameroita verkon reunaan, yritykset voivat skannata väkijoukkoja kiinnostavien ihmisten löytämiseksi tai hallita tiloihin pääsyä sallimalla vain valtuutetun henkilöstön. Älykäs vähittäiskauppa on toinen yleinen tekoälyn/ML:n sovellus reunalaskentaan. Analysoimalla asiakaspalvelukeskusteluja tekoälyn avulla jälleenmyyjät voivat tunnistaa kuvioita, jotka johtavat onnistuneisiin tuloksiin, ja ehdottaa tuotteita, jotka parantavat asiakaskokemusta. Lisäksi tekoäly voi suositella asiaan liittyviä tuotteita tai palveluita asiakkaille heidän henkilökohtaisten ominaisuuksiensa perusteella.

Terveydenhuolto on toinen toimiala, joka hyötyy reuna-AI:sta. Lääkärit voivat nyt käyttää tekoälyä ennustaviin diagnooseihin potilashistorian perusteella, ja tekoäly voi myös analysoida kuvia poikkeamien, kuten kasvainten, varalta. Lopuksi, Internet of Things (IoT) hyötyy eniten reuna-AI:stä, erityisesti valmistusyrityksille, jotka tarvitsevat reaaliaikaisia ​​päivityksiä korjatakseen tuotantoketjun virheet ja katkokset. 

reuna-AI:n vaikutukset 

Edistyneen tekoälyn laajempia vaikutuksia voivat olla: 

• Luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) ML:n nopea kehitys, mikä johtaa parempiin asiakkaiden reaktioihin puhelinpalvelukeskuksissa, intuitiivisempaan tietoturvaan (tekääly pystyy havaitsemaan rikkoutuneet lasit ja laukaukset) ja lakimiehiä, jotka voivat tarkastella ja yhdistää useita asiakirjoja.
• Edellinen tekoälyä käyttävät yritykset tarjoavat reaaliaikaista tietoa tuotteista myös ilman pakkausta, kuten kosmetiikka, ravitsemustiedot, viimeinen käyttöpäivä jne. Kuluttajat voivat skannata tuotteen itse (ilman QR-koodeja), ja kaikki tiedot toimitetaan.
• Yhdistettyä oppimista käytetään reunalaitteiden kouluttamiseen paikallisten tietojen avulla, mikä varmistaa, että henkilökohtaiset tiedot eivät koskaan poistu laitteesta, mikä parantaa tietosuojaa.
• Älypuhelimet ja muut henkilökohtaiset laitteet, joilla voi olla pidempi akunkesto ja nopeampi suorituskyky.
• Uusi lainsäädäntö säätelee, miten ja mitä tietoja saa ja mitä ei saa tallentaa paikallisille laitteille reuna-AI:tä käyttämällä.
• Kuluttajien kasvava odotus, että kaikista heidän ostamistaan ​​tuotteista on tultava jollain tavalla "älykkäitä". Tulevat sukupolvet voivat pitää kohteita, joissa ei ole laskennallista elementtiä, "rikkinä".

Pohdittavia kysymyksiä

• Oletko ollut vuorovaikutuksessa tekoälyteknologian kanssa työpaikallasi?
• Miten muuten ilman verkkoyhteyksiä toimivat laitteet voisivat palvella asiakkaita paremmin?